[发明专利]一种信货条件信用风险智能分析评估方法及系统

权利要求书

1.一种信货条件信用风险智能分析评估方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取用户的信贷请求；

根据信贷请求中的信贷产品信息获取对应的用户信贷待评估信息；

采用预设的特征分析模型对用户信贷待评估信息进行特征分析，生成用户属性特征信息；

根据用户属性特征信息以及用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息生成用户资产走向信息和用户信用走向信息；

根据用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息采用预设的风险评估模型对用户信贷风险进行评估，生成用户信贷风险评估信息。

2.根据权利要求1所述的一种信货条件信用风险智能分析评估方法，其特征在于，根据信贷请求中的信贷产品信息获取对应的用户信贷待评估信息的方法包括以下步骤：

根据信贷请求中的信贷产品信息按照预设的考察规则生成审核指标；

根据审核指标获取对应的用户信贷待评估信息。

3.根据权利要求1所述的一种信货条件信用风险智能分析评估方法，其特征在于，所述采用预设的特征分析模型对用户信贷待评估信息进行特征分析，生成用户属性特征信息的方法包括以下步骤：

将用户信贷待评估信息导入到预设的特征分析模型中；

通过特征分析模型对用户信贷待评估信息中的基础身份信息、资产信息、负债信息、还款信息和信用信息进行特征提取，并生成用户属性特征信息。

4.根据权利要求1所述的一种信货条件信用风险智能分析评估方法，其特征在于，所述根据用户属性特征信息以及用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息生成用户资产走向信息和用户信用走向信息的方法包括以下步骤：

根据用户属性特征信息中的资产变化特征和信用特征以及用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息按照预设的时间周期生成用户资产走向信息和用户信用走向信息。

5.根据权利要求1所述的一种信货条件信用风险智能分析评估方法，其特征在于，所述根据用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息采用预设的风险评估模型对用户信贷风险进行评估，生成用户信贷风险评估信息的方法包括以下步骤：

将用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息导入到预设的风险评估模型中；

通过风险评估模型根据用户属性特征信息生成第一评估值；

通过风险评估模型根据用户资产走向信息生成第二评估值；

通过风险评估模型根据用户信用走向信息生成第三评估值；

根据第一评估值、第二评估值、第三评估值以及预设的指标权重生成用户信贷风险评估信息。

6.一种信货条件信用风险智能分析评估系统，其特征在于，包括请求获取模块、待评估信息模块、特征分析模块、走向分析模块以及风险评估模块，其中：

请求获取模块，用于获取用户的信贷请求；

待评估信息模块，用于根据信贷请求中的信贷产品信息获取对应的用户信贷待评估信息；

特征分析模块，用于采用预设的特征分析模型对用户信贷待评估信息进行特征分析，生成用户属性特征信息；

走向分析模块，用于根据用户属性特征信息以及用户信贷待评估信息中的资产信息和信用信息生成用户资产走向信息和用户信用走向信息；

风险评估模块，用于根据用户属性特征信息、用户资产走向信息和用户信用走向信息采用预设的风险评估模型对用户信贷风险进行评估，生成用户信贷风险评估信息。

7.根据权利要求6所述的一种信货条件信用风险智能分析评估系统，其特征在于，所述待评估信息模块包括产品指标子模块和信息获取子模块，其中：

产品指标子模块，用于根据信贷请求中的信贷产品信息按照预设的考察规则生成审核指标；

信息获取子模块，用于根据审核指标获取对应的用户信贷待评估信息。